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Dwarkesh Patel
主持人 @dwarkeshpodcast https://t.co/3SXlu7fy6N https://t.co/4DPAxODFYi https://t.co/hQfIWdM1Un
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Dwarkesh Patel
18 小時前
我從 @reinerpope 和 @MikeGunter_ 學到了很多 對這些人非常看好
Reiner Pope
23 小時前
我們正在打造一款 LLM 晶片,提供比任何其他晶片更高的吞吐量,同時實現最低的延遲。我們稱之為 MatX One。 MatX One 晶片基於可分割的脈衝陣列,擁有大型脈衝陣列所著名的能量和面積效率,同時在具有靈活形狀的小型矩陣上也能實現高利用率。該晶片結合了 SRAM 首先設計的低延遲和 HBM 的長上下文支持。這些元素,加上對數字的全新看法,提供了比任何已宣布的系統更高的 LLM 吞吐量,同時匹配 SRAM 首先設計的延遲。更高的吞吐量和更低的延遲為您的訂閱費用提供了更智能、更快速的模型。 我們已經籌集了 5 億美元的 B 輪融資,以完成開發並迅速擴大生產,預計在一年內完成晶片流片。這輪融資由 Jane Street 領投,這是一家最具科技敏感度的華爾街公司,還有 Situational Awareness LP,其創始人 @leopoldasch 撰寫了關於 AGI 的權威備忘錄。參與者包括 @sparkcapital、@danielgross 和 @natfriedman 的基金、@patrickc 和 @collision、@TriatomicCap、@HarpoonVentures、@karpathy、@dwarkesh_sp 等。我們也歡迎來自供應鏈的投資者,包括 Marvell 和 Alchip。 @MikeGunter_ 和我創立 MatX,因為我們認為最適合 LLM 的晶片應該從基本原則出發,深入了解 LLM 的需求及其演變。我們願意放棄小型模型性能、低容量工作負載,甚至編程的便利性,以實現這樣的晶片。 我們現在是一支 100 人的團隊,成員們思考的範疇從學習率計劃、Swing Modulo Scheduling、保護/圓形/粘性位元到盲配連接,所有人都在同一棟大樓內。如果您想幫助我們架構、設計和部署多代晶片的大規模生產,考慮加入我們。
131
Dwarkesh Patel
2月14日 01:10
@DarioAmodei 的訪談。 0:00:00 - 我們到底在擴展什麼? 0:12:36 - 擴散是應對嗎? 0:29:42 - 持續學習是必要的嗎? 0:46:20 - 如果 AGI 即將來臨,為什麼不多買一些計算能力? 0:58:49 - AI 實驗室究竟如何盈利? 1:31:19 - 監管會摧毀 AGI 的好處嗎? 1:47:41 - 為什麼中國和美國不能在數據中心各自擁有一個天才國家? 在 Youtube、Spotify、Apple Podcasts 等平台上查找 Dwarkesh Podcast。
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Dwarkesh Patel
2月6日 04:49
.@elonmusk 告訴我他計劃建立「Optimus Academy」,以訓練一支人形機器人軍隊。 > 「在模擬世界中有數百萬個模擬機器人」 > 「在現實世界中有數萬個機器人,以縮小模擬與現實之間的差距。」 為什麼?特斯拉訓練人形機器人的方式與其構建全自動駕駛(FSD)的方式有兩個重大區別。 - FSD 只需要學習三個自由度:轉向、加速、剎車……而人形機器人必須學會如何協調 50 多個關節。 - 你可以出售沒有 FSD 的特斯拉,這使你能夠收集數百萬小時的駕駛數據來啟動你的模型……但你不能出售尚未學會如何做事的 Optimus。 Optimus Academy 是 Elon 嘗試建立特斯拉在 FSD 中免費獲得的數據飛輪。
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